The emergence of the web data infrastructure layer for AI

개요

AI의 발전과 새로운 활용 사례의 증가는 방대한 규모의 데이터 접근을 요구하며, 웹 데이터 인프라스트럭처 계층의 등장은 이러한 요구를 충족시키고 AI 모델이 끊임없이 확장되는 디지털 세계를 발견하고 매핑할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.

주요 내용

• AI의 데이터 병목 현상: AI 모델의 성능 향상은 훈련 데이터와 모델 크기 증가에서 벗어나, 동적이고 비정형적인 웹 데이터의 최신성, 관련성, 신뢰성을 유지하는 능력으로 전환되고 있다.
• 실시간 데이터의 중요성: 경쟁사 가격, 소비자 심리, 시장 동향 등의 변동을 추적하기 위해 실시간 데이터 피드와 관련 맥락 정보가 필수적이며, 이는 AI의 오류(hallucination)를 줄이고 사용자 신뢰도를 높이는 데 기여한다.
• RAG 및 데이터 통합의 한계: Retrieval-Augmented Generation (RAG)과 같은 기술에도 불구하고, 많은 AI 시스템은 여전히 운영 환경에서 최신성, 맥락적 관련성, 신뢰성을 갖춘 결과를 제공하는 데 어려움을 겪고 있으며, AI에 적합한 데이터(정확하고 구조화된, 맥락화된) 없이는 AI 프로젝트의 상당수가 중단될 위험이 있다.
• 새로운 웹 데이터 인프라 계층의 필요성: 웹 데이터 인프라스트럭처 계층은 수억 개의 도메인과 매주 생성되는 수십억 개의 URL을 탐색하고, 실시간 정보를 제공하며, 기술적 장벽을 극복하는 것을 목표로 한다. 이는 인간의 브라우징 행동을 모방하여 JavaScript가 많거나 안티봇 소프트웨어가 강력한 웹사이트에서도 콘텐츠에 접근하고 원시 코드를 구조화된 데이터 피드로 변환할 수 있다.
• 데이터 거버넌스 및 규정 준수: 실시간 데이터 검색은 GDPR, CCPA와 같은 글로벌 개인 정보 보호 프레임워크에 맞춰 엄격한 규정 준수 프로토콜을 시행하거나 공개적으로 접근 가능한 정보에만 제한하는 방식으로 데이터 거버넌스 문제를 해결해야 한다.
• 맞춤형 플랫폼의 이점: 자체적으로 이러한 복잡한 인프라를 구축하는 것은 상당한 자원을 요구하므로, 데이터 검색, 오케스트레이션, 관측 가능성을 위해 특수하게 설계된 플랫폼을 활용하는 것이 유리하다.
• AI 시스템의 실제 세계 적용 확대: 실시간 데이터 검색은 AI 시스템이 동적 가격 책정 엔진 활성화, 상표권 침해 추적 등 실제 비즈니스 환경에서 더욱 능동적으로 기능할 수 있도록 변화시키고 있다.

시사점

AI 시스템의 효과성과 신뢰성은 모델 자체의 능력뿐만 아니라, 최신성, 관련성, 신뢰성을 갖춘 방대한 웹 데이터를 실시간으로 접근하고 처리하는 인프라스트럭처에 달려 있으며, 이러한 인프라스트럭처의 발전은 AI가 현실 세계의 변화에 더욱 빠르고 정확하게 적응할 수 있도록 할 것이다.